import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.io as scio
from EEGSignalsClass import *
from scipy.signal import butter, lfilter


# data = pd.read_excel('EEG.xlsx')
#
# x = data.iloc[:, 0]
#
# plt.plot(x)
# plt.show()



x = np.array([[1, 4, 6, 2, 5, 2, 9],
              [3, 9, 12, 9, 5, 21, 7],
              [12, 15, 23, 43, 21, 12, 33],
              [9, 11, 10, 14, 6, 8, 11.5],
              [21, 19, 9, 13, 22, 15, 13],
              [16, 30, 25, 21, 14, 16, 8],
              [9, 11, 8, 15, 19, 7, 2]])

num1 = np.array([[1,2,3],[2,3,4],[3,4,5]])
w , v = np.linalg.eig(num1)

a = np.array([[4, -7, 3],
              [1, 4, -2],
              [10, 7, 9]])


tmp = list()
x2 = np.array([0,2,3])
x3 = np.array([8,9,5])

tmp.append(x2)
tmp.append(x3)
tmp = np.array(tmp)
print(tmp)


# x = np.array([[0.15571315, 0.16199786, 0.12900791, 0.13023819, 0.13081528, 0.14489024,
#   0.14504064, 0.14291004, 0.1376797,  0.12859421, 0.11601744, 0.09900558,
#   0.11435157, 0.12290147, 0.09888779],
#
#  [0.16199786, 0.19216791, 0.14896976, 0.13609182, 0.13643942, 0.16160514,
#   0.16181067, 0.16434248, 0.16352275, 0.14907616, 0.13316583, 0.1146757,
#   0.11836076, 0.13899522, 0.11328242],
#
#  [0.12900791, 0.14896976, 0.13822562, 0.11074423, 0.11135681, 0.13028753,
#   0.13044445, 0.13522656, 0.13554796, 0.13229973, 0.12448635, 0.11165993,
#   0.10015747, 0.11922263, 0.10958552],
#
#  [0.13023819, 0.13609182, 0.11074423, 0.11500645, 0.11471255, 0.12530398,
#   0.12541186, 0.12396396, 0.11905885, 0.11239244, 0.10245751, 0.08842481,
#   0.10370445, 0.11047118, 0.09015747],
#  [0.13081528, 0.13643942, 0.11135681, 0.11471255, 0.11628997, 0.12620716,
#   0.12632117, 0.12493488, 0.11953776, 0.11315424, 0.10322295, 0.08903689,
#   0.10433511, 0.11120975, 0.09084669],
#
#  [0.14489024, 0.16160514, 0.13028753, 0.12530398, 0.12620716, 0.14615014,
#   0.14547334, 0.14693315, 0.14184934, 0.13287615, 0.12046175, 0.10377657,
#   0.11322867, 0.12893563, 0.10542791],
#
#  [0.14504064, 0.16181067, 0.13044445, 0.12541186, 0.12632117, 0.14547334,
#   0.14650957, 0.14711841, 0.142039,   0.13304689, 0.12062388, 0.10391339,
#   0.11332839, 0.12909069, 0.10556756],
#
#  [0.14291004, 0.16434248, 0.13522656, 0.12396396, 0.12493488, 0.14693315,
#   0.14711841, 0.15358452, 0.14636839, 0.13830965, 0.12622718, 0.10905002,
#   0.11299219, 0.13350576, 0.1109163],
#  [0.1376797,  0.16352275, 0.13554796, 0.11905885, 0.11953776, 0.14184934,
#   0.142039 ,  0.14636839, 0.14862645, 0.13734945, 0.12551493, 0.11022661,
#   0.10754711, 0.12876661, 0.11045038],
#  [0.12859421, 0.14907616, 0.13229973, 0.11239244, 0.11315424, 0.13287615,
#   0.13304689, 0.13830965, 0.13734945, 0.13463726, 0.12454352, 0.11071727,
#   0.10376698, 0.12408229, 0.11139424],
#  [0.11601744, 0.13316583, 0.12448635, 0.10245751, 0.10322295, 0.12046175,
#   0.12062388, 0.12622718, 0.12551493, 0.12454352, 0.12056893, 0.10756714,
#   0.09633702, 0.11533564, 0.10835718],
#  [0.09900558, 0.1146757,  0.11165993, 0.08842481, 0.08903689, 0.10377657,
#   0.10391339, 0.10905002, 0.11022661, 0.11071727, 0.10756714, 0.10150682,
#   0.08421497, 0.10136064, 0.10018409],
#  [0.11435157, 0.11836076, 0.10015747, 0.10370445, 0.10433511, 0.11322867,
#   0.11332839, 0.11299219, 0.10754711, 0.10376698, 0.09633702, 0.08421497,
#   0.10074404, 0.1052479,  0.08829866],
#  [0.12290147, 0.13899522, 0.11922263, 0.11047118, 0.11120975, 0.12893563,
#   0.12909069, 0.13350576, 0.12876661, 0.12408229, 0.11533564, 0.10136064,
#   0.1052479,  0.12507103, 0.1059932 ],
#  [0.09888779, 0.11328242, 0.10958552, 0.09015747, 0.09084669, 0.10542791,
#   0.10556756, 0.1109163,  0.11045038, 0.11139424, 0.10835718, 0.10018409,
#   0.08829866, 0.1059932,  0.10519814]])